package com.atguigu.flink.wordcount;

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 *
 *  正常使用流处理，获取实时结果。
 *  在当天数据全部生成后，调用批处理进行对数，补数。
 *
 *  flink在1.12推出了流批一体。
 *              一套代码，只需要进行简单的配置，就可以用 流|批 模式去运行。
 *
 *          用的是流处理的API。
 *
 */
public class Demo8_StreamBatchOne
{
    public static void main(String[] args) throws Exception {

        //1.获取编程环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        /*
                运行模式:
                        STREAMING(默认),
                        BATCH: 只适合有界流！
                        AUTOMATIC：  根据流的类型选择合适的模式。
                                        有界流： 批处理
                                        无界流： 流处理
         */
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.STREAMING);

        //全局只让一个Task运算
        env.setParallelism(1);

        //2.读数据，获取编程模型
        //DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.readTextFile("data/words.txt");
        DataStreamSource<String> dataStreamSource = env.socketTextStream("hadoop103",8888);

        //3.进行处理
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> operator = dataStreamSource.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>()
        {
            @Override
            public void flatMap(String inputLine, Collector<Tuple2<String, Integer>> collector) throws Exception {
                String[] words = inputLine.split(" ");

                for (String word : words) {
                    collector.collect(Tuple2.of(word, 1));
                }
            }
        });

        //4.分组
        operator.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>()
        {
            //把输入的每个元素  Tuple2<String, Integer>的哪部分作为key输出
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> ele) throws Exception {
                return ele.f0;
            }
        })
                .sum(1)
                .print();


        //5.触发运行
        env.execute();

    }
}
